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Enregistrement W7125814242 · doi:10.4071/001c.147811

Heterogenous Integration in High Volume: Now and Looking Forward

2025· article· en· W7125814242 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIMAPSource Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D IC and TSV technologies
Établissements canadiensAdvanced Micro Devices (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBandwidth (computing)DramIncentivePresentation (obstetrics)MirroringWorkstationChipGigabitVertical integration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AMD is an industry leader in the use of advanced packaging to enhance its products. Over the past decade, this has included volume production of 2.5D technologies including silicon interposer, organic RDL interposer (FO-RDL), and embedded fan-out bridge (EFB); hybrid bond (SOIC) 3D logic-on-SRAM stacking, and cost-effective chiplet re-use with multi-chip modules. The recently released AMD Instinct MI300 AI chip sets a new standard for what can be achieved from heterogenous integration with 3.5D packaging 3D hybrid bond logic die stacks are connected together and to eight total eight- or twelve-high HBM DRAM stacks using a 2.5D silicon interposer, resulting in a module with massive compute capacity and the near memory capacity and bandwidth needed to support it.This presentation will begin with a brief review of the history of AMDs advanced packaging engagements and the technical incentives for investing in specific technologies. It will then transition into a deeper look at the AI-specific trends that resulted in 3.5D packaging technology. These include compute performance doubling faster than every two years, memory bandwidth doubling every two years, networking bandwidth doubling at only a slightly slower pace, and total power consumption continuing to rise. How heterogenous integration benefits each of these areas will be discussed, along with some of the challenges it introduces. The presentation will conclude with a look at how these trends scale into the future and where AMD is investing its efforts in next-generation technologies. Continuous improvement in 2.5D and 3D capabilities through pitch scaling, increased stacking height, and incorporation of additional features such as high density capacitors remains critical to meet next-generation targets. The evolution of silicon process will also factor into the way next-generation modules are designed, as AI workload power densities strain against the limits of what even advanced liquid cooled thermal solutions can support. The extremely large size of AI modules, their power consumption and growing off-package IO bandwidth requirements necessitate innovations in the rest of the packaging ecosystem as well, as SMT warpage, power delivery, and high-speed IO all have fundamental issues meeting current scaling trends. These challenges ensure there are many important problems for the advanced packaging community to solve in the decade to come.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle